一种改进Apriori算法的数据挖掘算法研究

针对Apriori算法的缺陷,同时由于OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出了一种针对Apriori算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上,给出了该算法的思想与执行步骤。     

基于多维关联规则的教学管理系统的开发

Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

基于VC 的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apriori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。     

关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。     

一种高效关联规则挖掘EARM算法的研究

针对类Apriori关联规则挖掘算法的不足，将以往关联规则算法予改进，提出一个更有效率的关联规则挖掘算法EARM算法。通过试验评估，该文所提算法的挖掘效率比Apriori及其改良算法要快2到5倍。     

基于多维关联规则的教学管理系统的开发

Apriori算法是一种找频繁项集的基本算法,它常常被用于单维关联规则的数据挖掘,本文结合数据立方体技术对Apriori算法做了一些变形,给出了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,并将此算法结合Apriori算法,在教学管理系统中挖掘出混合维间的关联规则.     

基于Apriori算法的改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用

介绍了关联规则的常用理论,研究了关联规则中的标准Apriori算法,针对其不足进行了有益的改进,提出了一种新的加权关联规则挖掘算法,并分析了其主要特点。通过把该算法用于电子商务数据挖掘中,并与标准Apriori算法的对比分析,证明了这种新的加权关联规则挖掘算法的有效性。     

关联规则在高校学生培养中的应用

介绍关联规则的基本概念及Apriori算法．实现一种基于Apriori算法挖掘多维关联规则的算法，提出将关联规则技术应用于高校学生培养中的学生培养模型，并进行求解。实验结果可以为高校制订相应的人才培养方案提供辅助决策信息。     

一种基于聚类分析与关联规则的联合挖掘算法

本文分析了基于关联规则的Apriori算法及其存在的缺陷,提出了一种将聚类分析和关联规则相结合的联合数据挖掘算法。在大项集数量相等时,联合挖掘算法明显优于Apriori算法。     

基于概念格的关联规则算法

对经典Apriori算法的优、缺点进行了剖析,在实际应用项目中,提出了一种基于概念格的关联规则算法ACL(AprioriAlgorithmBasedOnConceptLattices)。在该算法中,引入了概念格和等价关系等概念,利用粗糙集相关方面的理论,计算得到频繁2-项集L2。实验表明,ACL算法是一种有效的快速的关联规则挖掘算法。     

Apriori算法在学生成绩管理中的应用

介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法,提出了成绩预警模型,并利用Apriori算法进行了求解。所得到不及格课程之间的关联规则,可以为教师的教学管理及学生学习提供一定的指导和参考。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

基于矩阵的Apriori算法的优化

在数据挖掘中关联规则挖掘是很重要的一个方面,而Apriori算法是进行关联规则挖掘的经典算法。本文首先分析了经典Apriori算法,然后利用矩阵的思想对其改进,并利用事务压缩的思想对矩阵进行压缩。改进后的算法明显提高了Apriori算法的效率。     

数据挖掘技术及其在旅游线路规划系统的应用

研究了旅游线路规划的现状．介绍了在旅游线路规划中使用的方法,引入了关联规则挖掘的基本概念,以及分析了其主要过程。并通过分析关联规则挖掘中的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori改进算法与旅游线路规划挖掘结合的概念,通过与Apriori算法相比较,提高了系统的效率,并给出了一种典型应用,获得了较理想的应用效果。最后结合当前的旅游网站特点,充分应用网站的信息,设计了一个旅游线路规划的挖掘系统。     

数据库中关联规则挖掘研究与应用

简要地介绍了关联规则,通过对关联分析的经典算法-Apriori算法的分析,发现了经典算法Apriori算法的缺陷,给出了改进的关联规则算法FARM_New算法和基于筛选压缩的Apriori挖掘算。并将其应用到教学质量评估系统中进行对比分析。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.